AI 驅動數位鑑識與網路流量分析技術應用

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隨著數位犯罪日益猖獗且複雜，傳統的數位鑑識和網路安全方法已難以應付。本文探討如何利用 AI 技術強化網路流量分析和數位鑑識流程，提升效率並有效應對新型態的資安威脅。從網路流量分析的實務步驟出發，包含識別網路資源、選擇資料來源、資料抽樣和持續監控，逐步引導讀者理解如何建構完善的網路監控機制。接著，文章介紹了法醫篩選技術，特別是 AI 演算法如何協助快速排序和分類別大量數位資料，有效縮短調查時間並提升準確性。此外，文章也分析了 AI 在數位鑑識中的優勢與挑戰，例如自動化日誌分析、影片分析和自然語言處理等應用案例，以及可解釋性、偏見和隱私問題等挑戰。最後，文章以水資源管理為例，說明 AI 如何應用於環境知識管理，並提供多款市面上常用的數位鑑識和網路流量分析軟體工具，供讀者參考。

#### 內容解密：

此段落說明瞭各種型別的金融詐騙方式及其共同點：受害者透露敏感個人資訊給不法分子。玄貓也探討了調查網路金融詐騙所遇到的一系列障礙，包括匿名性、追蹤困難及法律問題等。此外還強調了利用 AI 技術及工具如何幫助打擊各種金融犯罪形式。

進行動作分析

網路流量分析工具的目的是檢測潛在威脅，但其功能絕不僅止於此。關於安全工具的反饋，應該提供具體的建議來管理問題，並提供網路安全、頻寬最佳化及預防未來資料洩露的解決方案。這些工具應該具備以下幾個特性：

首先，動作分析（Actionable Analytics）應該能夠提供明確且可執行的建議。這意味著工具不僅僅是提供資訊，而是能夠指導使用者如何解決問題。例如，當工具檢測到異常流量時，應該能夠建議使用者如何限制或隔離這些流量。

其次，動作分析應該能夠支援分析模型的開發。這些模型可以用來預測未來的威脅，並提供最佳化網路效能的建議。例如，工具可以分析網路流量模式，建議如何調整頻寬分配以最佳化效能。

此外，動作分析應該能夠提供預防未來資料洩露的解決方案。這可以包括建議如何加強安全措施、修補漏洞以及改進整體網路安全策略。

總之，動作分析應該是一個全面且實用的工具，能夠幫助使用者有效地管理網路安全問題，並提供長期的解決方案。

網路流量分析步驟

實施網路流量分析（NTA）解決方案需要多個步驟，以滿足公司的特定需求。以下是一些關鍵步驟：

確定網路資源

首先，必須識別並分配可供評估的網路資源。這些資源可能包括電腦、應用程式、伺服器、交換機、防火牆和路由器。這些裝置提供了許多可供分析的指標。儘管手動和自動化方法都可以完成這一步驟，但自動化方法更快速且更簡單，因為它利用了自動化和網路發現技術（如SNMP、WMI和其他協定）。

選擇資料來源

接下來是選擇資料來源。可以從代理或無整合方式提取資料。使用代理方法時，軟體會從已經分析過的資料中提取資料。然而，代理方法可能會導致儲存和處理問題。相比之下，無代理方法利用現有的過程和API來提取資料。

資料抽樣

開始時應從大量資料中抽樣。這可以幫助識別小規模問題並逐步擴充套件到整個網路分析。這種方法特別適合大型企業。

持續監控

最後一步是設定持續監控並選擇偏好的統計目標。這使得可以檢測到安全威脅、檢查故障並從歷史資料中獲得長期見解。持續監控也讓IT團隊能夠快速有效地檢查網路並及早發現漏洞。

法醫篩選

法醫篩選是指對電腦進行檢查以確定是否需要進行全面分析或排除在外的一種過程。由於數位調查包含大量資訊，因此需要調查人員快速審查和優先考慮相關證據。

法醫篩選中的人工智慧

在法醫篩選中使用人工智慧通常涉及機器學習演算法來根據其對調查的相關性對大量數位資料進行排序和分類別。這些工具會分析後設資料、內容和其他物件以突出需要進一步分析的資料，並在新資訊被新增到搜尋中時不斷“學習”以提高分析準確性。

專業法醫篩選工具

  1. Digital Evidence Investigator®： 由ADF開發的一款整合智慧法醫篩選構建的軟體工具。
  2. Triage Investigator™： ADF開發的一款易於整合並快速將證據呈現到庭上的軟體。
  3. MailXaminer：適合電子郵件分析與證據還原。
  4. Detego：適合協作數位法醫。
  5. Belkasoft Forensics：適合數位檔案提取。
  6. DomainTools：適合登入檔與DNS基礎檢測。
  7. Forensic Tool Suite：最佳資料還原。
  8. Imperva Attack Analytics：最佳犯罪偵測。
  9. ExtraHop：實時資料傳輸最佳—緊急回應理想。
  10. Magnet Axiom：行動資料與雲端備份最佳。
  11. Cellebrite：手機資料清除最佳。
  12. QRadar SIEM：IBM安全方面保護協助。

這些工具在複雜的電腦法醫世界中扮演著重要角色。它們透過提供虛擬憑證來增強社群安全性、保護數位資產並減少犯罪複雜性。

最佳十大數位法醫軟體

根據各種工具的評估結果編製了以下十大最佳虛擬法醫軟體名單：

  • MailXaminer：電子郵件分析與證據還原—全球法醫理想。
  • Detego：協作虛擬法醫—團隊協作最佳。
  • Belkasoft Forensics：擅長數位檔案提取—深入取證最佳。
  • DomainTools：登入檔與DNS基礎檢測—網域資訊最佳。
  • Forensic Tool Suite：資料還原—資料重構最佳。
  • Imperva Attack Analytics：犯罪偵測—事件檢測最佳。
  • ExtraHop：實時資料傳輸—緊急情況最佳。
  • Magnet Axiom：移動與雲端備份—多裝置支援最佳。
  • Cellebrite：手機資料清除—移動裝置處理最佳。
  • QRadar SIEM：IBM安全保護—整體管理最佳。

內容解密：

此段落主要講述了網路流量分析（NTA）與法醫篩選技術在現代網路安全中的重要性及其操作步驟與應用案例。首先介紹了NTA的基本概念及其操作步驟：識別網路資源、選擇資料來源、進行資料抽樣及持續監控等。接著探討了人工智慧在法醫篩選中的應用及其優勢：利用機器學習演算法排序和分類別大量數位資料，提升調查效率及準確性。最後列舉了市面上多款知名且適用於不同需求場景下的網路流量分析與法醫軟體工具，並簡要說明其主要功能與適用場景。

此圖示展示了一個基本的IPS（侵入偵測系統）與網路鑑識工作流程：

  graph TD
    C[C]
    F[F]
    A[開始] --> B[監控網路流量]
    B --> C{檢測到異常活動？}
    C -- 是 --> D[記錄日誌]
    C -- 否 --> B
    D --> E[進一步調查]
    E --> F{確認攻擊？}
    F -- 是 --> G[回應攻擊]
    F -- 否 --> B
    G --> H[結束]

內容解密：

此圖示展示了一個基本的IPS（侵入偵測系統）與網路鑑識工作流程：

  1. 監控網路流量：IPS會持續監控網路上的所有資料包傳輸行為；
  2. 檢測到異常活動：如果發現任何異常行為（例如突發流量激增、未知裝置連線等），則進入進一步處理；
  3. 記錄日誌：IPS會記錄所有檢測到異常活動細節；
  4. 調查異常活動：根據記錄日誌進行更深入調查；
  5. 息應攻擊：如果確認為攻擊行為後將進行相應處理措施；如果無攻擊則重新監控網路流量；
  6. 回應攻擊：依照預設策略進行應對（如阻斷來自異常IP地址、通知管理員等）；
  7. 結束：完成所有回應操作後完成本次IPS與網路鑑識任務

AI在數位鑑識中的應用與挑戰

AI技術在數位鑑識領域的應用正在徹底改變數位鑑識的運作方式。數位鑑識是指從電子裝置中提取、分析和解釋數位證據，以協助調查和取證。隨著數位資料的爆炸性增長，傳統的數位鑑識方法已經難以應對這些挑戰，AI技術因此成為解決問題的重要工具。

AI在數位鑑識中的優勢

AI技術能夠自動化數位鑑識中的繁瑣和耗時任務，如資料收集和分析。這些任務通常需要大量的人力和時間，AI能夠顯著提升效率，讓調查人員能夠專注於更高階的任務，如評估和決策。AI演算法，特別是深度學習和自然語言處理技術，能夠有效地揭示隱藏的證據並從複雜的資料中發現模式。

AI在數位鑑識中的應用案例

  1. 自動化日誌分析： AI可以自動化日誌分析工作，快速檢測異常行為或可疑活動。這樣可以大大縮短調查時間，讓調查人員能夠更快地鎖定嫌疑物件。

  2. 影片分析： 影片監控系統生成大量的影像資料，AI可以自動分析這些影片，識別出特定的行為或事件。例如，AI可以自動檢測出特定人的面孔或特定行為，如打鬥或逃跑。

  3. 自然語言處理： 自然語言處理技術可以從文字中提取關鍵資訊，這對於社交媒體、電子郵件和即時通訊等數位通訊通路中的調查非常有幫助。AI可以自動化地提取關鍵字、情感分析和實體提取，幫助調查人員快速瞭解文字內容。

AI在數位鑑識中的挑戰

儘管AI技術帶來了許多優勢，但也面臨一些挑戰：

  1. 可解釋性： AI演算法，特別是深度學習模型，通常被視為黑箱操作。這意味著調查人員可能難以理解演算法是如何得出結論的。這對於法庭審理來說是一個挑戰，因為需要提供可靠且可解釋的證據。

  2. 偏見和公平性： 如果訓練資料中存在偏見，AI演算法可能會放大這些偏見。這可能導致不公平的結果，例如錯誤地指控某些群體。因此，確保AI演算法的透明度和責任性是非常重要的。

  3. 隱私問題： 使用AI進行數位鑑識涉及大量個人資料的處理，這引發了隱私擔憂。如何在保護個人隱私和有效調查之間找到平衡是一個敏感且需要謹慎處理的問題。

AI在環境知識管理中的應用

在公共行政中，環境知識管理（KM）對於制定公共政策和政府決策至關重要。然而，公共行政機構通常缺乏資源來建立和管理知識函式庫。AI技術在此方面提供了新的可能性。

環境知識管理中的AI應用

  1. 知識表示： 檔案（Ontologies）被認為是知識表示的標準方法之一。它們可以用來組織和表示環境問題中的知識。例如，水資源管理、氣候變化等領域都可以透過檔案來進行知識表示。

  2. 多元協作： 公共組織內部各部門之間的協作能夠產生不同型別的知識。AI技術可以幫助整合這些知識，提供更全面的決策支援。

  3. 決策支援系統： 根據AI的人工智慧環境決策支援系統可以幫助公共行政機構更好地管理環境資源。例如，這些系統可以預測未來的環境變化並提供最佳決策建議。

案例研究：水資源管理

水資源管理是一個典型的環境知識管理應用場景。全球範圍內都面臨著水資源短缺和汙染等問題。AI技術可以透過分析歷史資料和現實情況來預測未來的水資源需求和供給情況。這樣可以幫助政府制定更有效的水資源管理政策。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。